Дата-дом: какие данные генерирует экосистема умных вещей

(с ^[1])

Путешественники-утописты предрекали, что концепция дома как места, куда хочется возвращаться снова и снова, исчезнет. Дом станет чем-то вроде долговременного склада для хранения вещей, в то время как мы будем находиться в любой точке мира, где есть интернет.

Однако сейчас, при вынужденном переходе на карантин, дом для многих стал единственной отдушиной, дающей силы и снимающей психологическое напряжение. А для тех, кто изначально сделал ставку на домашнюю автоматизацию, нынешние трудные времена воспринимаются как своеобразный экзамен на прочность концепции «цифровой крепости».

Умный дом — не просто пространство, в котором вы можете управлять шторами, холодильником, лампочками и др. Настоящий умный дом, использующий IoT и достижения Data Science, становится генератором ценных данных, которые напрямую влияют на качество жизни и поведение человека.

Сегодня мы расскажем о влиянии данных IoT на формирование привычек и моделей поведения.

Генераторы данных

Источник ^[2]

В 1999 году технолог Кевин Эштон из лаборатории Auto-ID, входившей в MIT, ввел в оборот определение «интернет вещей». А первым IoT-устройством стал ^[3] разработанный в MIT вендинговый автомат, подключенный к интернету. 20 лет спустя каждую секунду к интернету подключаются ^[4] 127 новых IoT-устройств.

По прогнозу ^[5] Gartner, к 2022 году типичный большой дом для одной семьи может быть оснащен более чем 500 различными интеллектуальными устройствами, связанными с интернетом. Помимо очевидной автоматизации всех рутинных процессов умные вещи станут производить огромное количество данных, которые можно собрать и проанализировать.

В отчете ^[6] Seagate Data Age 2025, выпущенном совместно с аналитической компанией International Data Corporation, прогнозируется, что к 2025 году умные дома в рамках глобальных умных городов будут генерировать до 163 зетабайт данных.

В среднем количество взаимодействий человека с подключенными устройствами составит около 4,8 тыс. раз в день (одно взаимодействие каждые 18 секунд) не зависимо от того, в какой точке мира он находятся.

Аналитики предполагают, что к 2025 году почти 20 % генерируемых IoT-данных будут классифицированы как «критические» для нашей повседневной жизни, и около 10 % — как «сверхкритические».

Системы, работающие на основе искусственного интеллекта, смогут быстро определять закономерности и обнаруживать аномалии в таких данных, как температура, давление, влажность, частота сердечных сокращений, качество воздуха, вибрация и звуки.

Существует масса возможностей для использования полученной информации. Например, когда наружные датчики качества воздуха начнут передавать данные в системы умного города, дополнительная информация поможет контролировать экологическую обстановку больших агломераций.

Дата-дом как инструмент заработка

Источник ^[7]

Лампочки, мониторы и другие электронные устройства могут «подстраиваться» под активность пользователя: давать советы по снижению потребления электроэнергии или автоматически сокращать энергозатраты, что позволит экономить средства на коммунальные услуги.

Примером такого решения является испанский стартап Smappee ^[8]. Приложение EnergyMonitor позволяет понять, какие устройства и в каком объеме потребляют электроэнергию. К решению можно подключить не только потребителей энергии, но и ее генераторы — ветряки, солнечные панели и т.д.

Система не просто выключает лампочку, когда в помещении никого нет. В комплексе Smappee решает, что делать с потоками электричества — отправить на зарядную станцию для электромобиля или создать запас в аккумуляторах долговременного хранения в подвалах дома.

Еще один пример — термостат Nest, который «учится» на привычках пользователя, и всего за несколько недель автоматически изменяет настройки, сокращая время необязательного использования.

Подобные интеллектуальные вещи предоставляют информацию, которая может использоваться для минимизации рисков в страховании собственности и жизни.

Коррекция привычек

Источник ^[9]

Харизматичный разработчик научного поисковика WolframAlpha Стивен Вольфрам ^[10] бóльшую часть сознательной жизни структурирует всю информацию о себе с помощью умных устройств. Он собирает ^[11] всевозможные данные с медицинских датчиков, датчиков окружающей среды и любых других устройств и систем, с которыми взаимодействует, и может составить график основных параметров своего поведения за несколько десятилетий.

В случае с медицинскими данными любые отклонения от «нормальных» (средних) значений могут свидетельствовать о начале болезни. К слову, некоторые биохакеры измеряют сотни таких показателей. Так, Станислав Скакун собирает ^[12] данные по 780 биохимическим и антропометрическим биомаркерам и 717 генетическим признакам. Часть информации поступает с внешних датчиков, в том числе с домашних.

Источник ^[13]

Крис Дэнси — человек, который «работает самим собой». Журналисты называют ^[14] его «The most connected man on earth». В начале «карьеры» он использовал различные носимые технологии, умные весы, трекер-наматрасник, возможности смартфонов и многое другое — в разные периоды жизни от 300 до 700 систем сбора данных.

Первоначально Крис просто хотел поправить свое здоровье, так как к 45 годам страдал от лишнего веса, не контролировал питание, курил по две пачки сигарет в день. Собрав огромный массив данных по своему поведению и самочувствию, уже через год он избавился от вредных привычек и сбросил 45 кг.

Крис использует агрегатор данных Gyroscope ^[15], который собирает статистику о пользовании интернетом, о развлечениях, о физической активности и физиологическом состоянии (по показаниям пульсомера и других датчиков), ведет треки передвижений, фиксирует использование разных видов транспорта и т д., и представляет все данные в наглядной и удобной форме.

Дома все данные с устройств Криса Дэнси оказывают непосредственное влияние на окружающую среду, которая автоматически подстраивается под его настроение и потребности. «Дом знает мое поведение, — говорит ^[16] он. — Если я о чем-то переживаю и плохо сплю, то утром, после пробуждения, комната выставляет определенный спектр на лампах, меняет температуру и включает специально подобранную музыку. Вся моя жизнь обусловлена информацией, которую я собираю в режиме реального времени».

Дэнси выучил наизусть средние цифры, говорящие о статусе его самочувствия, за счет чего на анализ паттернов поведения с помощью смарт-объектов уходит гораздо меньше времени.

Показатели здоровья и медицина в карантине

Источник ^[17]

С помощью IoT-дома врачи смогут удаленно отслеживать здоровье пациентов в режиме реального времени — от камеры, которая предоставляет данные по температуре бесконтактным высокоточным способом, до систем удаленного мониторинга пациентов (RPM, Remote Patient Monitoring).

RPM использует цифровые технологии для сбора данных о состоянии здоровья и безопасной передачи полученной информации поставщикам медицинских услуг для оценки и рекомендаций. Этот вид услуг позволяет медикам отслеживать состояние пациента после его выписки из медицинского учреждения, снижая тем самым количество повторных госпитализаций.

Программы мониторинга собирают широкий спектр данных о состоянии здоровья: частоту и вариабельность сердечного ритма, вес, артериальное давление, уровень сахара в крови (например, через неинвазивный датчик FreeStyle Libre), уровень кислорода в крови (датчик сатурации SpO2), электрокардиограмму (на основе компактных гаджетов для кардиоанализа).

Пожилым людям, людям с ограниченными возможностями, а также тем, кто нуждается в паллиативной помощи, RPM поможет жить дома, избегая переезда в специализированные муниципальные центры и медицинские учреждения. Remote Patient Monitoring, подключенный к экосистеме умного дома, в целом может сократить количество госпитализаций, реадмиссий ^[18] и расходов на здоровье.

Среди примеров таких решений компания Biofourmis ^[19], предоставляющая услуги быстрой обратной связи с пациентами, находящимися на карантине. С помощью носимого сенсора Biovotion Everion ^[20] компания в режиме реального времени получает информацию о 22 параметрах ^[21] — от интенсивности движения при ходьбе до скорости распространения пульсовой волны ^[22].

Домовладелец как поставщик данных

На основе «домашних» данных страховые компании способны предлагать потребителям услуги с низкими взносами, банки могут принять решение изменить ставки по ипотеке (или напомнят вам ^[23], что следует сократить расходы), а городские службы — снизить плату за коммунальные услуги. В последнем случае показателен пример i2O Water ^[24], которая получает информацию о давлении воды с датчиков, встроенных в водораспределительные системы. Компания использует информацию для точного контроля давления в водонапорных сетях и предупреждает клиентов о необходимости проведения технического обслуживания.

Если раньше пользователь был простым потребителем умных сервисов, то сейчас у него есть возможность самостоятельно распоряжаться данными: собирать их и продавать поставщикам услуг — мэрии, интернет-провайдерам, службам безопасности, формируя тем самым ценностное предложение на рынке услуг IoT-домов. В конечном счете, если дом действительно умный, он сможет сам зарабатывать и обеспечивать себя.

Автор: randall

Источник ^[25]